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main()
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? ? for (i = 'A'; i <= ch; i++)
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}
繪制金字塔程序?qū)崿F(xiàn)
- C語言(117708)
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有什么方案可以優(yōu)雅的優(yōu)化掉這些多余的if/else呢?
前期迭代懶得優(yōu)化,來一個需求,加一個if,久而久之,就串成了一座金字塔。
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無源物聯(lián)網(wǎng)是未來趨勢?
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2023-06-13 16:11:33302
持續(xù)在榜的RAFT-Stereo,你確定不來了解嗎?
給定一對矯正后的圖像(IL, IR),目標(biāo)是估計一個視差場d,使每個IL中的像素都有水平的位移。與RAFT類似,RAFT-Stereo的方法由三個主要組件組成:特征提取器、相關(guān)金字塔和基于GRU的更新運算符,如圖1所示。更新運算符迭代地從相關(guān)金字塔中檢索特征并對視差場進(jìn)行更新。
2023-05-19 09:24:11255
三張動圖簡單介紹白光干涉儀與其他主流三維顯微鏡原理的區(qū)別
一目了然!小優(yōu)博士通過“掃描微型金字塔”帶您了解“景深疊加-激光共聚焦-白光干涉儀”原理&應(yīng)用場景。確定應(yīng)用需求后,尋找適合的設(shè)備是不少科研人員的重要工作;了解設(shè)備原理和優(yōu)劣勢才能結(jié)合自身
2023-04-07 09:14:01240
P4和P4運行時:SDN可編程性的新視野
在軟件化時代,SDN正在展開其邊界,各行各業(yè)正專注于將網(wǎng)絡(luò)控制置于金字塔頂端 - 從復(fù)雜的硬件到軟件應(yīng)用程序。P4已經(jīng)通過提供低至ASIC的網(wǎng)絡(luò)可編程性來控制金字塔的底部(轉(zhuǎn)發(fā)平面)。近年來,一些概念和協(xié)議也開始統(tǒng)治金字塔的頂端(控制平面),但有了 P4,歷史似乎要改變!
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基于金字塔特征融合與全局上下文注意模塊實現(xiàn)完全自動缺陷檢測
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晶片表面刻蝕工藝對碳硅太陽能電池特性的影響
引言 為了分析不同尺寸的金字塔結(jié)構(gòu)對太陽能電池特性的影響,我們通過各種刻蝕工藝在硅片上形成了金字塔結(jié)構(gòu)。在此使用一步蝕刻工藝(堿性溶液蝕刻、反應(yīng)離子蝕刻(RIE)和金屬輔助化學(xué)蝕刻)以及兩步蝕刻
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基于結(jié)構(gòu)約束的全局目標(biāo)函數(shù)視頻修復(fù)
針對一致性修復(fù)方法僅利用視頻的顏色和運動特征來優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),導(dǎo)致無法準(zhǔn)確預(yù)測未知區(qū)域像素值的冋題,將視頻的結(jié)構(gòu)信息引入到目標(biāo)函數(shù)中,提出結(jié)構(gòu)約束的視頻修復(fù)方法。首先計算破損視頻的時空金字塔,在從
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基于高斯金字塔圖像的改進(jìn)Harris特征點檢測算法
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基于全局特征金字塔網(wǎng)絡(luò)的信息融合方法
特征不平衡問題是影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測效率的關(guān)鍵因素。針對 Mask r-CNN中的特征不平衡問題,提出種基于全局特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(GFPN)的信息融合方法。通過將GFPN產(chǎn)生的不同大小特征相融合,生成包含
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組合形成金字塔重疊匹配網(wǎng)絡(luò),獲得全局特征向量并經(jīng)全局平均池化得到包含多尺度特征的多個局部特征向量,聯(lián)合使用 Softmax損失函數(shù)、三元組損失函數(shù)和中心損失函數(shù)學(xué)習(xí)全局和局部特征向量,并利用特征歸一化層減少損失函數(shù)學(xué)習(xí)目標(biāo)沖突的影
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ORB_FPGA單層圖像金字塔的ORB特征提取方案分析
金字塔的ORB特征提取,利用FPGA的并行計算能力,使這一過程比起純CPU執(zhí)行加速了5.6倍。 加速器結(jié)構(gòu)
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基于無人機傾斜攝影測量技術(shù)提取1 ∶ 500地形圖要素的研究
金字塔層次模型表示多分辨率級別的分層模型,采用縱向分層,橫向分塊的策略來構(gòu)建。金字塔每一層代表一個分辨率級別,從上往下分辨率越來越高(數(shù)值越來越小),但每一層表示的范圍都是整個原始地形的范圍。金字塔
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快訊:Space X載人飛船首發(fā)成功并與國際空間站對接
ynn通過內(nèi)置的金字塔計劃成功攀升至榜首,該計劃獎勵用戶(例如Amazon,Walmart和Apple的禮品卡)加入并邀請他們的朋友加入。而對于成熟的應(yīng)用程序來說,這種增長方式并不總是很理想。
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國內(nèi)EDA的發(fā)展值得期待嗎
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如何使用改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)人體動作識別模型
相結(jié)合,實現(xiàn)了對視頻段的多尺度處理和對動作的復(fù)雜時空信息的充分利用。以RGB圖像和光流場作為空域和時域的輸入,以融合金字塔池化層的運動和外觀特征后的融合特征作為融合域的輸入,最后采用決策融合策略獲得最終動作識別結(jié)果。在UCF
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DA14531,為下一波十億IoT設(shè)備而設(shè)計
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一種金字塔注意力網(wǎng)絡(luò),用于處理圖像語義分割問題
基于以上觀察,我們提出了特征金字塔注意力模塊 (FPA),該模塊能夠融合來自 U 型網(wǎng)絡(luò) (如特征金字塔網(wǎng)絡(luò) FPN) 所提取的三種不同尺度的金字塔特征。為了更好地提取不同尺度下金字塔特征的上下文信息,我們分別在金字塔結(jié)構(gòu)中使用 3×3, 5×5, 7×7 的卷積核。
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2009-12-30 12:02:228
基于近似高斯金字塔的視覺注意模型快速算法
利用輸入圖像的近似高斯金字塔,將經(jīng)典的基于顯著性的視覺注意模型改造為時空開銷更小的版本,從而使其更加適合在嵌入式實時系統(tǒng)中實現(xiàn).首先采用矩形窗口近似圓形窗口,矩形平
2009-12-30 10:36:4912
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